El automatizado, Sin código Pila de datos
Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.
¿Qué es el análisis de datos no estructurados? Una guía completa
Las empresas modernas continúan adoptando la transformación digital a escala, con análisis de negocios a la vanguardia de esta revolución. En todas las industrias, las organizaciones generan un volumen masivo de datos. Es más probable que los que utilizan la analítica a su favor se desempeñen mejor.
Invertir en herramientas de análisis e inteligencia empresarial (BI) permite a los líderes empresariales tomar decisiones más informadas. También les ayuda a lograr varios objetivos estratégicos, como optimizar las operaciones, obtener información del consumidor, medir el rendimiento y más.
El auge del análisis de datos no estructurados
Hasta hace poco, las empresas dependían únicamente de los datos estructurados para tomar decisiones comerciales, ya que el software convencional no podía ingerir, procesar y extraer la información de un texto no estructurado principalmente debido a... la falta de estructura. Los datos no estructurados no tienen un esquema predefinido, por lo que no se pueden almacenar en una base de datos tradicional hasta que se conviertan a un formato estructurado.
Pero los datos no estructurados ya no son datos oscuros, no disponibles para el análisis. Los avances en la tecnología de inteligencia artificial (IA) ahora hacen posible que las organizaciones abran puertas previamente cerradas a big data que ofrecen una gran cantidad de conocimientos sin explotar.
Los analistas de datos ahora pueden extraer información valiosa de datos no estructurados para mejorar la precisión y eficacia de su BI y análisis de datos.
¿Por qué es importante el análisis de datos no estructurados?
Dado que más de 80% de los datos comerciales no está estructurado, simplemente no se puede ignorar para el análisis. Puede ofrecer una gran cantidad de información y proporcionar una imagen más precisa y detallada de una empresa.
El análisis de datos no estructurados es un concepto relativamente "nuevo" que aún está evolucionando. Pero las empresas deben evitar perderse los beneficios que trae a la mesa. Es justo, dado que los datos no estructurados pueden contener información valiosa para aumentar la competitividad de mercado de una empresa.
Los datos no estructurados son cualitativos y de naturaleza más categórica. No contiene un modelo o esquema de datos predeterminado, pero tiene una estructura interna. Con herramientas modernas de extracción de datos impulsadas por IA, se puede convertir a un formato fácilmente manejable para análisis.
Por ejemplo, documentos comerciales importantes como facturas, órdenes de compra, recibos, formularios de comentarios, facturas de servicios públicos, etc., están disponibles en un formato no estructurado. Por lo tanto, estos no se pueden utilizar en análisis.
Por el contrario, los datos estructurados almacenados en un archivo de Excel o un archivo de base de datos se pueden exportar fácilmente a herramientas de BI para obtener información significativa.
Las empresas exitosas como Amazon confían en gran medida en el análisis de datos no estructurados para comprender el comportamiento del consumidor. Al transformar los datos no estructurados en información del cliente, las empresas atraen nuevos clientes, reducen la rotación y maximizan la satisfacción.
Ventajas del análisis de datos no estructurados
Obtenga una ventaja competitiva
Los informes convencionales preparados mediante procesamiento de números no suelen proporcionar información a un nivel granular como las fuentes no estructuradas. Por ejemplo, los datos generados a través de correos electrónicos, entrevistas, encuestas y pruebas de campo permiten a las empresas desentrañar información crítica sobre las tendencias y el rendimiento actuales del mercado.
El uso de estos conocimientos brinda oportunidades de I+D para las organizaciones, ya que anticipan los cambios y elaboran estrategias en consecuencia.
Desbloquee las perspectivas del consumidor
Los datos no estructurados de cuestionarios llenados por grupos enfocados y formularios de encuestas pueden contener una gran cantidad de inteligencia para el departamento de marketing. Puede tener información valiosa sobre el comportamiento del consumidor y los hábitos de gasto en función de la ubicación geográfica y varios otros factores.
Tener la información dirigida facilita a los gerentes en el desarrollo de productos y actividades de marketing.
Mejora la experiencia del cliente
Las empresas pueden analizar datos no estructurados obtenidos de chats de servicio al cliente, correos electrónicos, formularios de comentarios y varias otras fuentes para brindar una mejor experiencia al cliente.
Por ejemplo, el análisis de sentimientos puede proporcionar una mejor comprensión de la perspectiva del cliente en torno a la marca, lo que puede impulsar optimizaciones de productos, lanzamientos de nuevas funciones y mejoras de rendimiento.
Cumplimiento Regulatorio
Las organizaciones que operan en un entorno altamente regulado andan con cuidado. Cumplen con todas las regulaciones para evitar fuertes multas y sanciones, ya que pueden afectar negativamente su desempeño financiero.
Un repositorio centralizado de datos no estructurados permite a las empresas ser más proactivas. Les permite descubrir el cumplimiento potencial y problemas regulatorios antes de que se agraven, protegiendo sus recursos y reputación.
Habilitación del análisis de datos no estructurados
Las herramientas de extracción de datos impulsadas por IA ahora permiten a las empresas extraer automáticamente datos semiestructurados y no estructurados. Los analistas pueden convertirlos en conjuntos de datos estructurados para analizar y obtener información significativa. Impulsadas por el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, estas soluciones pueden reconocer patrones de datos, lo que permite una extracción de datos más rápida.
La combinación de datos estructurados y no estructurados permite a las empresas realizar numerosos análisis comerciales. Estos incluyen análisis descriptivos, de diagnóstico, predictivos y prescriptivos para identificar tendencias y patrones. Las empresas también pueden encontrar causa y efecto, pronosticar resultados futuros y determinar el mejor enfoque para las decisiones estratégicas, tácticas y operativas.
Por ejemplo, los usuarios pueden cargar formularios de comentarios de los clientes y la solución extraerá palabras clave, nombres, direcciones, detalles de contacto, comentarios y otra información relevante, y luego estructurará estos conjuntos de datos en un formato tabular.
Cómo Astera ReportMiner Encaja
Astera ReportMiner es un moderno solución de extracción de datos Diseñado específicamente para automatizar y optimizar la gestión de datos no estructurados. Combinando el poder de un motor ETL de nivel empresarial y la extracción de datos basada en reglas, es una solución poderosa que permite a las organizaciones extraer datos atrapados en documentos no estructurados con gran precisión y eficiencia.
Tomemos un ejemplo de los formularios de comentarios de los clientes de arriba. Usando Astera ReportMiner, una empresa puede construir plantillas de extracción de datos reutilizables para capturar regiones de datos relevantes en los formularios. Con los documentos ahora organizados, los usuarios comerciales pueden realizar análisis pertinentes para mejorar la experiencia del cliente.
Nuestra solución de extracción de datos de nivel empresarial tiene una plataforma intuitiva y sin código que permite a los usuarios comerciales crear plantillas de extracción reutilizables para extraer datos de grandes volúmenes de documentos no estructurados sin problemas. La función de orquestación de procesos automatiza las tareas de extracción y descarga de informes para maximizar la eficiencia y minimizar los costos.
Por otro lado, Astera ReportMinerLa función de extracción de datos impulsada por IA, Captura de IA, acelera y simplifica significativamente el proceso de captura de datos de documentos no estructurados.
Usando detección de tablas y algoritmos de procesamiento de lenguaje natural, ReportMiner puede identificar y crear las regiones y campos de datos con un solo clic. Ahora, los usuarios pueden crear plantillas de extracción para documentos no estructurados en segundos.
Conclusión
El análisis de datos no estructurados puede impulsar las iniciativas de inteligencia comercial de las empresas y ayudarlas a prosperar en entornos altamente competitivos.
Si desea capitalizar el crecimiento explosivo de los datos no estructurados para obtener beneficios para su organización, póngase en contacto con nuestro equipo de ventas para programa una demostración u obtenga más información sobre nuestro producto.
